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머신러닝 학습 기법을 3가지로 분류해보자.
- 지도학습
정답이 있는 데이터(라벨링된 데이터)를 활용하여, Supervised Learning 시키는 방법
분류(Classification), 회귀(Regression) 대표적
*분류(Classification)
데이터를 특정 기준에 따라 분류하는 방법
*회귀(Regression)
데이터들의 특징(Feature)을 바탕으로, 값을 예측하는 방법
- 비지도학습
정답이 없는 데이터를 활용하여, Unsupervised Learning 시키는 방법 (그냥 영어로 써봄)
정답이 없으므로 데이터들의 비슷한 특징(Feature), 루틴 등을 바탕으로 군집화하여
새로운 데이터의 결과를 예측하거나, 전처리 작업 용도로 특징을 찾거나, 등으로 활용
- 강화학습
행동심리학을 모티브로, 정의된 에이전트가 현재 상태를 인식하여
선택 가능한 행동들 중, 보상을 최대화하는 행동/루틴을 선택하는 방법
추가예정
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